The frontier lab is lifting the curtain on how users spend money on its models ahead of a planned IPO.

The PHP scare may have faded from your feed, but the cleanup is far from over. Last week, two critical bugs in the open source language behind roughly 70% of websites left organizations scrambling to fix their systems, with some taking sites offline until the vulnerabilities could be patched. According to researchers who found the […]

A new developer platform will let businesses bring their services to Google's AI experiences, potentially changing how consumers discover and use apps.

The autofill update lets Chrome pull flight confirmations, tracking info, order details, and other information from your inbox, with your permission.

Tech leaders are flaunting how out of touch they are when they brag about using AI to connect with their families.

South Korea’s financial institutions have been hit by another wave of cyberattacks, highlighting the growing risk of AI-driven hacking in Asia.

Nvidia just released a free speech-to-text model that can transcribe up to 40 languages, but it only works on recordings, not live audio, so it’s a big step for meeting and medical transcription tools while still leaving real-time use to rivals like ElevenLabs.

Раннее мы описывали библиотеку FAIRouter для маршрутизации запроса к оптимальному исполнителю. В текущей редакции поддерживаются только LLM, но класс исполнителей планируем расширять также на инструменты и агентов. Но тема того какая математика стоит за всем этим осталась не до конца раскрыта.

Читать далее

In just 7 days, TechCrunch Founder Summit takes over Boston’s SoWa Power Station on November 4. Your chance to save up to $100 on tickets is running out, and the opportunity to learn and connect directly with experienced founders, investors, and startup leaders is almost here.

OpenAI и Anthropic сообщили, что их исследовательские модели нашли алгоритмы, опровергающие гипотезу экспоненциального времени — ETH. На этом предположении построены многочисленные оценки сложности вычислительных задач. Если результат выдержит проверку, исследователям придётся пересмотреть часть представлений о том, какие алгоритмы вообще возможны.

Масштаб последствий зависит от того, какое ускорение обещают новые алгоритмы. Для этого нужно разобраться в связи ETH с проблемой P против NP.

Читать далее

Это моя первая статья на Хабре, поэтому, признаюсь, немного волнительно. Меня зовую Афанасова Юлия. Я работаю в IT с 2017 года, преимущественно в SEO (а также руковожу своей командой по брендовому продвижению в интернете), и за это время накопилось немало мыслей, которыми хочется поделиться. Особенно сейчас, когда вся наша отрасль переживает очередную перестройку из‑за искусственного интеллекта. Причем перестройку довольно странную.

Казалось бы, вот она, долгожданная эпоха: робот работает — я отдыхаю!

Можно автоматизировать рутину, быстрее обрабатывать информацию, писать код, анализировать данные, собирать отчеты и вообще заниматься более интересными задачами. Ну красота же.

Но прошло уже больше года с тех пор, как ИИ‑инструменты прочно вошли практически во все мои рабочие процессы. И знаете, что я могу сказать? Я очень устала.

Причем там, где нагрузка, казалось бы, должна была уменьшиться, ее стало как будто кратно больше. И судя по тому, что я читаю и слышу от коллег, не одна я такая.

У вас так же?

По аналогии с “финансовым пузырём”, может ли быть пузырь “техдолговый”? Мир изменился. Мы чувствуем это в кодинге, мы чувствуем это в математике - откуда в следующую итерацию повеет запах перемен? Но на самом ли деле AI-разработка такова, какой кажется?

Читать далее

Меня зовут Виктор Овчинников, больше двадцати лет я занимаюсь обменом данными между корпоративными системами и сейчас руковожу разработкой интеграционной платформы.

Все эти годы интеграция оставалась скучной технической прослойкой, которую в бюджетах по привычке записывали в строку «поддержка». В 2026 году ситуация изменилась, и не потому, что шины вдруг стали красивее или моднее, а потому, что ИИ-проекты начали массово застревать именно в интеграционном слое.

Главный тормоз ИИ-проектов в крупных компаниях в 2026 году - это не выбор модели, не мощности GPU и не цена за токены. Это банальный обмен данными между корпоративными системами. В Connectivity Benchmark Report 2025 компании MuleSoft 95% ИТ-руководителей отметили, что интеграционные барьеры мешают внедрению ИИ. Отчет Anthropic «The 2026 State of AI Agents» фиксирует ту же картину с другого угла: среди инженеров, которые уже строят агентные системы на продакшене, 46% называют интеграцию с существующими корпоративными системами главным техническим вызовом - она обошла и вопросы безопасности с комплаенсом (40%), и качество самих данных (42%).

Читать далее

Уже год, а то и больше, мы живем в инфополе, где модели якобы поумнели, но то и дело что-то ломают. То они обещают изменить всю индустрию, то это раздутый пузырь и все скоро лопнет. Машины решают задачи тысячелетия, фирмы-единороги из одного человека выходят на рынок… А нам-то, разработчикам что делать? Пора уже меняться или еще рано?

Осваивать новое — не вопрос. Но вот когда мы делегируем задачу агенту, мы действительно получаем выигрыш или просто переносим работу на следующего человека (возможно, на себя из будущего)? Как изменится нагрузка, если запустить несколько агентов? Можно ли поручить им еще и ревью? Насколько это безопасно, и кто разберется с инцидентом, если разработчик перестанет читать изменения?

Я Миша Трифонов, Head of Development, и мы с моим коллегой Русланом решили исследовать эти вопросы каждый со своей стороны: я с управленческой, он — с инженерной. Мы взяли 27 разработчиков и раздали им доступы к Claude Code в обмен на согласие подробно документировать и анализировать их рабочие сессии. Кроме того, с каждым мы провели глубинные интервью. Предлагаю вместе с нами посмотреть, каково распределение сотрудников на лестнице AI-adoption Бориса Черни (Anthropic), и главное: где спрятана реальная польза от агентной разработки. Попутно отсыплю своего мнения о том, как скорее всего поменяется роль человека в разработке в скором будущем.

Подняться по лестнице

В 2023 году адвокат из Нью-Йорка принес в суд записку со ссылками на прецеденты, которые ему «добросовестно» подобрал ChatGPT. Судья не нашел ни одного из этих дел. И не случайно: дел, на которые ссылался ИИ, не существовало вовсе. А через год Air Canada проиграла спор с пассажиром, которому чат-бот авиакомпании пообещал возврат денег по правилу, которое придумал ее же бот. Языковые модели ошибаются вполне уверенно, и по тексту ответа невозможно понять, путается ли модель искренне или привирает, прекрасно зная правильный ответ. Для людей эту задачу давно пытаются решать полиграфом, но он измеряет пульс и дыхание, то есть пытается замерить волнение, а с враньем оно связано очень косвенно.

Но у нейросети есть одно преимущество для исследователей: в отличие от человека, ее внутренности можно читать целиком. Буквально каждый нейрон. И все это без манжеты на руке и проводов на пальцах. Я решил проверить, получится ли собрать такой полиграф для языковой модели на домашней видеокарте. 

Первый же результат оказался интереснее, чем я рассчитывал изначально. Я попросил локальную модель соврать про цвет банана, и она уверенно ответила «Red», хотя на 25-м слое из 28 еще на 46% собиралась сказать «yellow». То есть правильный ответ у нее внутри был, а переписали его только последние слои. Но обо всем по порядку.

Читать далее

В обзоре угроз ИИ я собрал позиции научных сообществ, комитетов по безопасности и бизнеса. Каждая отражает взгляд своей группы и говорит на ее языке, усредненно и обезличенно. Одни дают сухие и конкретные рекомендации, другие описывают риски и выгоды. Лично мне в них не хватает мнения отдельного человека, который смотрит на вопрос с нескольких сторон и говорит от себя.

Чтобы увидеть такую позицию, я решил поговорить о вызовах и проблемах развития ИИ с профессором, доктором физико-математических наук Марком Берколайко. Он много пишет об экономике и сейчас увлечен темой масштабирования — ключевой задачей современного бизнеса. А художественные романы Марка выдают человека с большим жизненным опытом.

Как математик Марк требовал от разговора определенности. Так, чтобы все было в соответствии со школой Щедровицкого: сначала схема, где написано, кто решает и кто отвечает, а все остальное потом. Писатель в нем тем временем просил масштаба и драматизма, и в беседе хватило места и космосу, и Бунину. Возражать ему было трудно, а соглашаться сразу неловко: тема серьезная и неоднозначная, ни по одному пункту мы не сошлись с первого раза. Вышло примерно то, что в бизнесе называют вин-вин. Оба ушли с мыслями, которых до разговора не было. И я предлагаю вам тоже погрузиться в эту тему и составить свое, третье мнение на основе наших.

Читать далее

Привет, Хабр! Меня зовут Даниил Иванов, я руководитель группы аналитики в департаменте CRM&BPM в КОРУСе. Два года назад я уже писал статью, как применяю ИИ в работе аналитика.

Тогда это были первые эксперименты, теперь я стал руководителем, вместо отдельных чатов работаю с корпоративным ИИ‑продуктом, у которого есть единый контекст по проектам. И мои запросы к ИИ тоже изменились. В этой статье поделюсь, как изменилось мое восприятие ИИ за два года, что получилось систематизировать, где ИИ реально экономит время, а где пока упирается в ограничения. В конце — конструктор, где собрал свой опыт работы с LLM.

Читать далее

Искусственный интеллект ускоряет приоритизацию и сам находит уязвимости (Google Big Sleep предотвратил реальную атаку). Но те же технологии вооружают злоумышленников и сжимают окно реакции до часов. А еще ваши собственные AI-системы становятся целью - со своим OWASP Top 10 и уязвимостями в протоколе MCP - и часто работают у вас в тени, вне поля зрения ИБ. Разбираем все три роли AI без хайпа.

Читать далее

Massive note conversions reveal the true extent of Amazon's ownership in Anthropic.

A family is suing OpenAI, saying ChatGPT coached their daughter to quietly taper off her seizure medication and keep it from her doctors before she died in February.